## Edusaintek: Jurnal Pendidikan, Sains dan Teknologi
Volume 11 Issue  3 2024 Pages 1235 – 1251 p-ISSN: 1858-005X e-ISSN: 2655-3392 DOI: https://doi.org/10.47668/edusaintek.v11i3.1250 website: https://journalstkippgrisitubondo.ac.id/index.php/EDUSAINTEK

## ANALISIS ESTIMASI KEBUTUHAN LISTRIK UNTUK MEMENUHI KEBUTUHAN SMART GRID DI JAWA BARAT SAMPAI TAHUN 2032

## Ali Ammarullah
Institut Teknologi Bandung, Indonesia E-mail : aliammarullah@gmail.com
Abstract: Electrical energy has played an important role in the progress of human civilization in various  fields,  including  economics,  technology,  social  interaction,  and  human  culture.  The increasing need for electrical  energy as a  result of technological innovation presents challenges both in production and distribution. By increasing the need for reliability, efficiency, and security, the increase in demand for electrical energy increases the complexity of the electrical grid. These characteristics contributed to the power grid becoming smarter and ultimately gave rise to the term "Smart  Grid". The daily operations of the local economy may be affected by disruptions  in the supply of electrical energy. As a result, the supply of electrical energy must be reliable. Estimation of  electrical  energy  requirements  is  needed  in  the  electrical  system  to  determine  precisely  the amount  of  electrical  power  needed  to  meet  the  load  and  electrical  energy  needs  during  the distribution  of  electrical  energy.  Estimations  were  carried  out  using  multiple  linear  regression methods  based  on  data  on  electricity  consumption  and  economic  growth.  The  data  used  is historical  data  for  2014-2021. The  results  of  the  estimated  electricity  demand  in  West  Java  for 2022-2032  will  increase  by  2.35%  per  year  with  electricity  demand  in  2022  amounting  to 54,278.70 GWh and 68,489.84 GWh in 2032.
Keywords: Estimation of Electricity Needs, Smart Grid, West Java, Multiple Linear Regression
Abstrak: Energi  listrik  telah  memainkan  peran  penting  dalam  kemajuan  peradaban  manusia  di berbagai  bidang,  termasuk  bidang  ekonomi,  teknologi,  interaksi  sosial,  dan  budaya  manusia. Kebutuhan  akan  energi  listrik  yang  semakin  meningkat  sebagai  akibat  dari  inovasi  teknologi memberikan  tantangan  baik  dalam  produksi  maupun  distribusinya.  Dengan  meningkatkan kebutuhan  akan  keandalan,  efisiensi,  dan  keamanan,  peningkatan  atas  permintaan  energi  listrik meningkatkan  kompleksitas  jaringan  listrik.  Karakteristik  ini  berkontribusi  pada  jaringan listrik menjadi  lebih  pintar  dan  akhirnya  memunculkan  istilah  " Smart  Grid".  Operasi  sehari-hari ekonomi lokal dapat dipengaruhi oleh gangguan pasokan energi listrik. Akibatnya, sangat penting bahwa pasokan energi listrik dapat diandalkan. Estimasi kebutuhan energi listrik diperlukan dalam sistem  kelistrikan  untuk  menentukan  secara  tepat  jumlah  daya  listrik  yang  dibutuhkan  untuk memenuhi beban dan kebutuhan energi listrik selama penyaluran energi listrik. Estimasi dilakukan dengan  menggunakan  metode  regresi  linier  berganda  berdasarkan  data  konsumsi  listrik  dan pertumbuhan ekonomi. Data yang digunakan merupakan data historis tahun 2014-2021. Hasil dari estimasi  kebutuhan  listrik  di  Jawa  Barat  untuk  tahun  2022-2032  meningkat  sebesar  2.35% pertahun  dengan  kebutuhan  listrik  tahun  2022  sebesar  54,278.70  GWh  dan  sebesar  68,489.84 GWh pada tahun 2032.
Kata Kunci: Estimasi Kebutuhan Listrik, Smart Grid , Jawa Barat, Regresi Linier Berganda
Copyright (c) 2024 The Authors. This is an open-access article under the CC BY-SA 4.0 license ( https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/ )

## PENDAHULUAN
Kebutuhan energi telah meningkat sebagai akibat dari urbanisasi, peningkatan standar hidup, dan inovasi teknologi. Akibatnya, konsumsi listrik meningkat ke tingkat yang, jika diabaikan, bisa menjadi tidak terkendali. Ini merupakan kondisi yang memprihatinkan baik bagi  kelestarian  lingkungan  global  maupun  bagi  penyediaan  energi  yang  berkelanjutan.
Setiap  orang,  termasuk  peralatan  rumah  tangga  dan  manusia,  sangat  membutuhkan  energi listrik. Energi listrik juga semakin hari juga semakin sering digunakan. Kota menyumbang sekitar 75–80% dari konsumsi energi global dan 80% dari emisi gas rumah kaca (Mohanty, Choppali, & Kougianos, 2016; Nam & Pardo, 2011). Kecenderungan serupa dapat dilihat di wilayah Jawa Barat, di mana kebutuhan energi listrik akan terus meningkat seiring dengan pertumbuhan penduduk. Ada banyak orang yang menggunakan energi listrik untuk berbagai keperluan di dunia saat ini. Mengantisipasi kekurangan energi listrik akan sangat terbantu dengan memperkirakan kebutuhan listrik di masa mendatang.
Jaringan listrik di seluruh dunia memiliki dinamika, struktur, dan prinsip yang serupa sejak  listrik  pertama  kali  digunakan,  terlepas  dari  kemajuan  teknologi.  Pembangkitan, distribusi,  dan  pengelolaan  listrik  hanyalah  beberapa  dari  tugas  dasar  jaringan  tenaga konvensional ini (Fang, Misra, Xue, & Yang, 2012). Sistem kelistrikan saat ini dikonfigurasi dengan cara yang membuatnya tidak dapat diandalkan, menghambat integrasi sumber energi terdistribusi,  memiliki  kehilangan  transmisi  yang  signifikan,  kualitas  daya  rendah,  rentan terhadap pemadaman, dan menyediakan listrik yang tidak mencukupi. Sistem tradisional ini tidak memiliki pemantauan dan kontrol waktu  secara real-time , yang membuat smart grid sulit diimplementasikan sebagai solusi.
Grid , atau jaringan konduktor listrik, diperlukan untuk distribusi listrik ke konsumen. Istilah  " Smart  Grid "  dapat  berlaku  untuk  jaringan  ini  jika  memiliki  sistem  kontrol  dan pemantauan  otomatis  dan  cerdas.  Secara  teknis, smart  grid adalah  konsep  untuk  jaringan konvensional  yang  menggabungkan  teknologi  otomatis  dan  modern  untuk  meningkatkan reliabilitas dan keberlanjutannya.
Jaringan  konvensional  hanya  digunakan  untuk  mentransfer  dan  mendistribusikan listrik, tetapi jaringan pintar saat ini dapat berkomunikasi, menyimpan informasi, dan bahkan
membuat keputusan berdasarkan keadaan untuk memasok listrik dengan cara yang efisien, berkelanjutan, murah, dan aman (SmartGrids, E. T. P., 2010).
Untuk  melakukan  moderenisasi  dari  jaringan  konvensional  ke  dalam smart  grid , terdapat beberapa fitur ataupun karakter  yakni: pertama, memiliki fitur kemampuan sistem jaringan  untuk  memenuhi  kebutuhan  konsumen,  yang  diukur  dengan  reliabilitas  yang mengacu  pada  sistem  dengan  kekurangan  dan  kesalahan  yang  lebih  sedikit  dan  pasokan listrik yang konstan.
Kedua,  fitur  yang  mengatasi  masalah  keamanan smart  grid. Saat  otomatisasi meningkat,  jaringan menjadi lebih  rentan  terhadap  serangan  siber  karena  pemantauan  dan kontrol  jaringan  jarak  jauh.  Suleiman  et  al,.  mengusulkan  cara  untuk  mengidentifikasi kelemahan smart grid yang biasanya dieksploitasi penyerang dengan menggunakan Smart Grid  Systems  Treats  Analysis  dan  dengan  integrasi  System  Security  Threat  Model (Suleiman, Alqassem, Diabat, Arnautovic, & Svetinovic, 2015).
Ketiga,  menyediakan  fitur  sisi  permintaan  atau  pengguna  agar  dapat  berkomunikasi dengan  jaringan  dalam  dua  arah  berkat  teknologi smart  grid yang  menawarkan  pengguna kesempatan untuk memanfaatkan listrik dengan bijak.  Hal ini akan meningkatkan efisiensi di  kedua  sisi,  permintaan  dan  distribusi,  karena  beban  puncak  untuk  berbagai  konsumen berbeda-beda (Mohsenian-Rad, Wong, Jatskevich, Schober, & Leon-Garcia, 2010).
Keempat,  menyediakan fitur  meteran otomatis pintar yang terhubung ke otomatisasi sistem distribusi. Dalam smart grid , metering menawarkan jalur komunikasi dua arah antara konsumen dan distributor. Alat ini membantu konsumen dalam mengatur konsumsi energi listriknya selain membantu distributor dalam menciptakan sistem billing yang lebih akurat. Ada  beberapa  faktor  yang  merangsang  penggunaan  smart  meter,  antara  lain  peraturan metering bulanan, kenaikan harga, dan ketidakpuasan konsumen (Leysen, 2018).
Kelima, menyediakan fitur Integrasi sumber terbarukan, yakni struktur jaringan yang harus  didesain  ulang  sepenuhnya  untuk  mengatasi  masalah  ini.  Aspek  lingkungan  serta keuntungan  listrik  adalah  kekuatan  pendorong  di  balik  pengembangan  ide smart  grid .
Memanfaatkan energi secara lebih efektif dan lebih mengandalkan sumber daya terbarukan akan membantu menurunkan jejak karbon manusia.
Keenam, Smart  Grid menyediakan fitur Self-healing yang  kuat,  tidak  hanya  dapat mendiagnosis  kesalahan  jaringan  tetapi  juga  memperbaikinya  untuk  memastikan  pasokan listrik tidak terganggu. Untuk jaringan dengan kemampuan penyembuhan sendiri, parameter kelistrikan  jaringan  dipantau  menggunakan  komunikasi  waktu real-time dan  komponen digital yang didistribusikan ke seluruh jaringan. Dengan kemampuan ini, smart grid mampu mengidentifikasi  setiap  potensi  masalah  yang  mungkin  ditimbulkan  oleh  lingkungan  atau kesalahan manusia.
Selain  itu, Smart  Grids juga  memiliki  kemampuan  untuk  melacak,  menyimpan,  dan memprediksi keandalan layanannya. Hal ini memungkinkan untuk memonitor pembangkit hybrid (pembangkit tersentral dan sumber terbarukan) dari jarak jauh untuk meningkatkan reliabilitas (Colmenar-Santos, Pérez, Diez, & Pérez-Molina, 2015).
Dengan perkembangan ini konsumen pun akan mulai beralih ke peralatan yang “ smart ” dimana peralatan tersebut dapat berkomunikasi dengan jaringan dan menyesuaikan seberapa besar daya yang dibutuhkan dan berapa lama jangka waktu penggunaannya sehingga energi listrik yang digunakan lebih efisien.
Dibandingkan  dengan  jaringan  konvensional, smart  grid dapat  dipasang  lebih  cepat dan  memakan  lebih  sedikit  area  berkat  kemampuan  beradaptasinya.  Tujuan  dari  konsep desain smart  grid adalah  untuk  membuat  jaringan  dapat  diamati,  membuat  aset  dapat dikontrol,  meningkatkan  kinerja  dan  keamanan  sistem  tenaga,  dan  terutama  untuk mempertimbangkan  elemen  keuangan  dari  operasional,  pemeliharaan,  dan  perencanaan (Momoh,  2009). Smart  grid ini  memiliki  banyak  potensi  dan  dapat  menawarkan  negara berkembang  dengan  infrastruktur  yang  buruk  untuk  mewujudkan  sarana  transmisi  dan distribusi  daya  yang  andal.  Dengan  mendistribusikan  listrik  secara  efektif, smart  grid dianggap  memainkan  peran  penting  dalam  mengatasi  masalah  meningkatnya  konsumsi listrik dan, pada akhirnya, menurunkan emisi polutan seperti NO X dan SO X . Selain itu, ini akan membantu pengguna dalam memprediksi permintaan dan menentukan cara yang paling hemat biaya untuk menggunakan energi.
Untuk  mengantisipasi  potensi  krisis  konsumsi  energi  listrik  di  masa  mendatang, estimasi kebutuhan listrik sangat diperlukan. Karena peningkatan permintaan energi listrik yang signifikan akan mengiringi perkembangan sumber daya manusia. Estimasi kebutuhan
energi listrik diperlukan dalam sistem kelistrikan untuk menentukan secara tepat jumlah daya listrik  yang  dibutuhkan  untuk  memenuhi  beban  dan  kebutuhan  energi  listrik  selama penyaluran energi listrik. Unsur paling krusial yang harus diperhatikan, selain teknis, adalah unsur  ekonomi.  Kapasitas  daya  terdistribusi  yang  tidak  mencukupi  karena  proyeksi  yang tidak akurat akan mencegah beban terpenuhi; di sisi lain, antisipasi beban yang terlalu tinggi akan mengakibatkan kelebihan kapasitas daya, yang akan mengakibatkan kerugian. Variabel berikut  dapat  digunakan  untuk  menentukan  kebutuhan  energi  listrik  jangka  panjang (Syafruddin, Hakim, & Despa, 2014): Pelanggan Listrik, Produk Domestik Regional Bruto (PDRB), Daya Tersambung, Faktor Beban, Susut Energi.
Penelitian ini  memanfaatkan  data  historis  untuk  memprediksi  pola  kejadian  di  masa mendatang  dan  menggunakan  metode  regresi  linier  berganda.  Selanjutnya  jika smart  grid telah  diimplementasikan  di  Jawa  Barat,  data  yang  digunakan  merupakan  data  yang didapatkan dari sensor dan peralatan di dalam jaringan.

## METODE
Penelitian  ini  menggunakan  metode  estimasi.  Metode  estimasi  adalah  cara  untuk mengukur atau  meramalkan  kejadian  yang  akan  datang. Estimasi  kualitatif  dan  kuantitatif dimungkinkan.  Estimasi  kuantitatif  adalah  yang  dibuat  dengan  menggunakan  metode statistik,  sedangkan  estimasi  kualitatif  adalah  perkiraan  yang  dibuat  berdasarkan  pendapat para ahli. Dalam konteks ini, estimasi akrab dengan istilah prediksi dan perkiraan.
Teknik  memperkirakan  suatu  variabel  atau  kejadian  di  masa  yang  akan  datang berdasarkan  informasi  atau  variabel  yang  telah  terjadi  disebut  perkiraan.  Untuk  membuat perkiraan  masa  depan,  data  historis  digabungkan  secara  metodis  menggunakan  teknik tertentu. Prediksi adalah praktik membuat tebakan terpelajar tentang variabel atau peristiwa masa depan menggunakan informasi tentang kejadian masa lalu yang telah terjadi. Perkiraan yang  baik  dalam  proses  prediksi  ini  bergantung  pada  bakat,  kebijaksanaan,  dan  kepekaan orang yang terlibat (Herjanto, 1999).
Prosedur analisis data yang digunakan oleh penelitian ini adalah regresi linier. Regresi linier  adalah  sebuah  metode  yang  digunakan  untuk  membuat  sebuah  model  yang mendeskripsikan  hubungan  antara  satu  variable  terikat  dan  variable  bebas  (Tabachnick  &
Fidell, 2007). Tujuan dari dilakukannya regresi antara lain: 1) untuk menentukan apakah ada atau tidaknya hubungan antara variabel. 2) untuk mendeskripsikan sifat dari hubungan, dapat bebrbentuk  persamaan  matematis.  3)  untuk  menilai  tingkat  akurasi  dari  deskripsi  atau prediksi dari persamaan regresi.
Dalam kasus “ multiple regression ”, digunakan untuk menilai kepentingan relatif dari berbagai variabel bebas dalam kontribusinya terhadap variasi dari variabel terikat
Tergantung dari apakah terdapat satu atau lebih variabel bebas, analisis regresi linear dibedakan menjadi analisis regresi linier sederhana dan analisis regresi linier berganda.

## Regresi Linier Sederhana
Regresi  Linier  sederhana  adalah  hubungan  antara  dua  variabel  yaitu  satu  variabel terikat  dan  satu  variabel  bebas  (Tabachnick  &  Fidell,  2007).  Dimungkinkan  untuk meramalkan  pola  tren  di  masa  depan  dengan  menggunakan  metode  regresi  sederhana  ini. Jika dinyatakan secara matematis, metode ini dituliskan sebagai:
𝑦 = 𝑎 + 𝑏𝑥 ....................................................................................................................... (2.1)
Dimana:
𝑦 = variabel terikat
𝑎 = konstanta
𝑏 = koefisien kemiringan
𝑥 = variabel bebas
Nilai 𝑎 dan 𝑏 dapat dicari dengan menggunakan persamaan berikut (Herjanto, 1999):
𝑏 = 𝑛(∑ 𝑥𝑦)−(∑ 𝑥)(∑ 𝑦) 𝑛(∑ 𝑥 2 )−(∑ 𝑥) 2 ......................................................................................................... (2.2) 𝑎 = ∑ 𝑦−(∑ 𝑥)𝑏 𝑛 .................................................................................................................... (2.3)

## Regresi Linier Berganda
Menemukan  pola  atau  tren  dalam  data  historis  memerlukan  penggunaan  regresi berganda.  Lebih  dari  satu  variabel  bebas  yang  mempengaruhi  variabel  terikat  digunakan dalam regresi berganda (Tabachnick & Fidell, 2007). Persamaan matematis untuk metode ini adalah sebagai berikut:
𝑦 = 𝑎 + 𝑏 1 𝑥 1 + 𝑏 2 𝑥 2 + 𝑏 3 𝑥 3 + ⋯ + 𝑏 𝑛 𝑥 𝑛 ...................................................................... (2.4) Dimana:
𝑦 = variabel terikat
𝑥 𝑛 = n variabel bebas
𝑎 = konstanta
𝑏 𝑛 = koefisien kemiringan garis regresi terhadap perubahan 𝑥 𝑛
n = jumlah variabel bebas

## Koefisien Determinasi
Koefisien determinasi adalah ukuran umum untuk menilai ketepatan model termasuk untuk persamaan regresi linier berganda karena mengukur seberapa dekat hubungan variabel bebas dan terikat. Koefisien determinasi untuk metode regresi linier berganda dapat dihitung dengan rumus:
𝑅 2 = ∑(𝑦̂ 𝑖 −𝑦̅) 2 ∑(𝑦 𝑖 −𝑦̅) 2 .................................................................................................................... (2.5)
Dimana:
𝑅 2 = koefisien determinasi dengan nilai diantara 0 sampai 1
𝑦̂ 𝑖 = nilai trend tahun ke – i
𝑦̅ = nilai rata-rata y
𝑦 𝑖 = data pada tahun ke – i

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Hasil
Pada penelitian ini digunakan data sekunder yang diperoleh dari Badan Pusat Statistik Provinsi Jawa Barat dan PT. PLN (Persero) tahun 2014 - 2021 sesuai dengan variabel yang dibutuhkan yaitu: Jumlah Pelanggan, PDRB, Daya Tersambung, Kebutuhan Energi, Rasio Elektrifikasi, Faktor Beban, dan Susut Energi wilayah Jawa Barat.
Tabel 1. Jumlah pelanggan listrik setiap sektor di Jawa Barat (PLN, 2014; PLN, 2015; PLN, 2016; PLN, 2017; PLN, 2018; PLN, 2019; PLN, 2020; PLN, 2021)
Tahun Rumah Tangga Bisnis Industri Sosial Gedung Kantor Pemerintah Penerangan Jalan Umum Total 2014 10,354,332 12,926 328,638 216,443 12,584 44,508   10,969,431 2015 11,222,852 13,481 356,805 231,665 13,368 49,358   11,887,529 2016 11,747,972 13,999 426,509 247,926 14,178 56,625   12,507,209 2017 12,388,399 14,590 506,173 265,362 15,131 63,956   13,253,611
2018 13,041,471 15,142 568,019 282,150 16,615 72,537   13,995,934 2019 13,628,105 15,439 589,240 297,856 17,708 80,966   14,629,314 2020 14,099,301 15,827 635,049 313,867 18,418 85,511   15,167,973 2021 14,604,802 16,444 702,787 331,678 19,922 90,114   15,765,747
Tabel 2. Pendapatan Domestik Regional Bruto di Jawa Barat (BPS, 2022) Tahun PDRB 2014 24,966,855.23 2015 25,845,503.77 2016 26,923,505.52 2017 27,970,918.46 2018 29,161,391.20 2019 30,247,470.83 2020 29,494,358.76 2021 30,908,000.00 Tabel 3. Daya tersambung di Jawa Barat (dalam MVA) (PLN, 2014; PLN, 2015; PLN, 2016; PLN, 2017; PLN, 2018; PLN, 2019; PLN, 2020; PLN, 2021)
Tahun Rumah Tangga Bisnis Industri Sosial Gedung Kantor Pemerintah Penerangan Jalan Umum Total 2014 8,746.86    6,696.94    3,177.71 465.91 236.04 84.82    19,408.28 2015 9,458.51    7,317.38    3,021.67 516.26 252.82 90.82    20,657.46 2016 10,139.76    7,778.34    3,301.34 584.86 273.92 100.28    22,178.50 2017 10,858.70    7,948.31    3,591.92 661.48 296.13 110.46    23,467.00 2018 11,566.06    8,235.09    3,868.20 746.52 318.79 119.93    24,854.59 2019 12,261.52    8,517.04    4,087.66 828.03 339.65 128.00    26,161.90 2020 12,907.48    8,579.50    4,335.62 886.55 354.00 132.37    27,195.52 2021 13,642.69    8,831.24    4,678.40 954.44 378.21 137.14    28,622.12 Tabel 4. Kebutuhan Energi Listrik di Jawa Barat (dalam GWh) (PLN, 2014; PLN, 2015; PLN, 2016; PLN, 2017; PLN, 2018; PLN, 2019; PLN, 2020; PLN, 2021)
Tahun Rumah Tangga Bisnis Industri Sosial Gedung Kantor Pemerintah Penerangan Jalan Umum Total 2014 15,897.75   20,910.42    4,739.88 709.10 332.42 296.35 42,885.92 2015 16,794.88 20,716.98    4,605.88 787.79 355.68 297.71 43,558.92 2016 17,464.02 22,187.93    4,921.16 878.54 378.48 313.10 46,143.23 2017 17,555.20 22,956.68    5,231.90 951.15 393.52 336.99 47,425.44
2018 17,933.63 23,903.66    5,644.72    1,058.78 417.98 352.95 49,311.72 2019 18,753.88 24,051.64    6,080.21    1,181.34 456.40 360.51 50,883.98 2020 20,362.31 21,427.96    5,797.60    1,142.95 433.73 377.70 49,542.25 2021 20,925.89 24,077.60    6,277.79    1,214.62 449.98 372.14 53,318.02 Tabel 5. Faktor Beban, dan Susut Energi di Jawa Barat (PLN, 2014; PLN, 2015; PLN, 2016;
PLN, 2017; PLN, 2018; PLN, 2019; PLN, 2020; PLN, 2021) Tahun Faktor Beban Susut Energi 2014 78.26  22,005.98 2015 80.02  22,589.01 2016 62.62  23,358.90 2017 74.93  22,147.47 2018 78.64  25,093.26 2019 76.41  25,822.86 2020 78.32  24,960.53 2021 77.22  25,143.66

## Model Prediksi
Dalam melakukan  estimasi  kebutuhan  energi  listrik  di  Jawa  Barat,  beberapa  macam model regrsi linier berganda dibangun. Untuk model konsumsi energi listrik menggunakan parameter  jumlah  pelanggan  ( 𝑥 1 ),  PDRB  ( 𝑥 2 ),  faktor  beban  ( 𝑥 3 ),  dan  susut  energi  ( 𝑥 4 ). Sementara untuk model daya tersambung  juga menggunakan parameter jumlah pelanggan ( 𝑥 1 ), PDRB ( 𝑥 2 ), faktor beban ( 𝑥 3 ), dan susut energi ( 𝑥 4 ). Sebelum dapat dilakukan estimasi kebutuhan energi listrik di jawa barat dengan model diatas, pertama-tama dilakukan terlebih dahulu prediksi masing-masing parameter untuk tahun 2022 – 2032 (10 tahun) sebagai input parameter  untuk  estimasi  kebutuhan  energi  listrik  di  Jawa  Barat  nantinya.  Metode  untuk melakukan prediksi parameter tersebut menggunakan model regresi linier sederhana.

## Prediksi Jumlah Pelanggan Listrik
Dalam memprediksikan jumlah pelanggan, digunakan metode regresi linier sederhana.
Data yang digunakan adalah data pelanggan di Jawa Barat selama tahun 2014  – 2021 dari tabel 1.
Tabel 6. Hasil prediksi jumlah pelanggan setiap sektor di Jawa Barat tahun 2022-2032 Tahun Rumah Tangga Bisnis Industri Sosial Gedung Kantor Pemerintah Penerangan Jalan Umum Total 2022 15,337,458    16,940 758,454    347,524 20,742 99,105   16,580,222 2023 15,937,803    17,430 812,744    364,003 21,798 106,029   17,259,806 2024 16,538,149    17,921 867,033    380,482 22,853 112,952   17,939,391 2025 17,138,494    18,412 921,322    396,961 23,909 119,876   18,618,975 2026 17,738,839    18,903 975,612    413,440 24,965 126,800   19,298,559 2027 18,339,185    19,394   1,029,901    429,919 26,021 133,724   19,978,143 2028 18,939,530    19,885   1,084,190    446,398 27,077 140,648   20,657,727 2029 19,539,875    20,375   1,138,480    462,876 28,133 147,572   21,337,311 2030 20,140,221    20,866   1,192,769    479,355 29,188 154,496   22,016,896 2031 20,740,566    21,357   1,247,058    495,834 30,244 161,420   22,696,480 2032 21,340,911    21,848   1,301,347    512,313 31,300 168,344   23,376,064

## Prediksi PDRB
Dalam memprediksikan PDRB, digunakan metode regresi linier sederhana. Data yang digunakan adalah data PDRB di Jawa Barat selama tahun 2014 – 2021 dari tabel 2.
Tabel 7. Hasil prediksi PDRB di Jawa Barat tahun 2022-2023 Tahun PDRB 2022 31,993,035.67 2023 32,838,210.16 2024 33,683,384.64 2025 34,528,559.13 2026 35,373,733.62 2027 36,218,908.11 2028 37,064,082.60 2029 37,909,257.09 2030 38,754,431.57 2031 39,599,606.06 2032 40,444,780.55

## Prediksi Faktor Beban dan Susut Energi
Dalam  memprediksikan  faktor  beban  dan  susut  energi,  masing-masing  parameter menggunakan metode regresi linier sederhana. Data yang digunakan adalah data faktor beban dan susut energi di Jawa Barat selama tahun 2014 – 2021 dari tabel 5.
Tabel 8. Hasil prediksi faktor beban dan susut energi di Jawa Barat tahun 2022-2032
Tahun Faktor Beban Susut Energi 2022 77.36 26,255.87
2023 77.71 26,781.57 2024 78.06 27,307.28 2025 78.40 27,832.98 2026 78.75 28,358.68 2027 79.10 28,884.38 2028 79.45 29,410.09 2029 79.79 29,935.79 2030 80.14 30,461.49 2031 80.49 30,987.20 2032 80.83 31,512.90

## Prediksi Daya Tersambung
Dalam  memprediksikan  daya  tersambung  untuk  masing-masing  sektor,  digunakan metode  regresi  linier  berganda  dimana  variabel  bebasnya  adalah  jumlah  pelanggan  ( 𝑥 1 ), PDRB ( 𝑥 2 ), faktor beban ( 𝑥 3 ), dan susut energi ( 𝑥 4 ). Data yang digunakan untuk membuat model adalah data variabel bebas tersebut tahun 2014  – 2021 (tabel 1, 2, 3, dan 5). Model regresi linier berganda tersebut menghasilkan persamaan regresi sebagai berikut:
𝑦 𝑅𝑢𝑚𝑎ℎ𝑇𝑎𝑛𝑔𝑔𝑎 = −2736.931 + 0.001𝑥 1 − 0.000046𝑥 2 + 1.557𝑥 3 − 0.024𝑥 4 ........... (3.1) 𝑦 𝐵𝑖𝑠𝑛𝑖𝑠 = 71.740 + 0.382𝑥 1 + 0.00011𝑥 2 − 15.575𝑥 3 + 0.014𝑥 4 .............................. (3.2)
𝑦 𝐼𝑛𝑑𝑢𝑠𝑡𝑟𝑖 = 3430.916 + 0.006𝑥 1 − 0.00016𝑥 2 + 4.936𝑥 3 + 0.053𝑥 4 ......................... (3.3) 𝑦 𝑆𝑜𝑠𝑖𝑎𝑙 = −651.250 + 0.004𝑥 1 + 0.0000004𝑥 2 + 0.679𝑥 3 + 0.007𝑥 4 ....................... (3.4) 𝑦 𝑃𝑒𝑚𝑒𝑟𝑖𝑛𝑡𝑎ℎ = −30.850 + 0.017𝑥 1 + 0.0000004𝑥 2 − 0.209𝑥 3 − 0.002𝑥 4 ................. (3.5) 𝑦 𝑃𝐽𝑈 = 4.455 + 0.0015𝑥 1 + 0.0000002𝑥 2 − 0.02𝑥 3 − 0.00049𝑥 4 ............................. (3.6)
Pada  uji  signifikansi  masing-masing  sektor  didapatkan  keterangan  bahwa  masing- masing  variabel  bebas  setiap  sektor  terdapat  pengaruh  yang  signifikan  terhadap  masing- masing variabel terikatnya. Koefisien determinasi yang didapatkan pada sektor rumah tangga sebesar 99.5%, koefisien determinasi untuk sektor bisnis sebesar 98%, koefisien determinasi untuk sektor industri sebesar 98.5%, koefisien determinasi untuk sektor sosial sebesar 99%, koefisien  determinasi  untuk  sektor  Gedung  kantor  pemerintah  sebesar  99%,  dan koefisien determinasi untuk sektor penerangan jalan umum sebesar 99%.
Selanjutnya untuk mendapatkan prediksi daya tersambung untuk tahun 2022  – 2032, digunakanlah persamaan regresi untuk masing-masing sektor tersebut (persamaan 3.1, 3.2, 3.3, 3.4, 3.5, dan 3.6) menggunakan data prediksi tahun 2022 – 2032 untuk masing-masing parameter (tabel 6, 7, dan 8).
Tabel 9. Hasil prediksi daya tersambung untuk masing-masing sektor di Jawa Barat tahun
2022-2032 (dalam MVA) Tahun Rumah Tangga Bisnis Industri Sosial Gedung Kantor Pemerintah Penerangan Jalan Umum Total 2022 14,322.43 9,263.17    4,808.56    1,031.55 398.13 148.74 29,972.59 2023 15,016.82 9,546.54    5,042.06    1,104.01 418.55 156.69 31,284.68 2024 15,711.21 9,829.92    5,275.56    1,176.46 438.98 164.64 32,596.77 2025 16,405.59 10,113.29    5,509.06    1,248.91 459.41 172.59 33,908.86 2026 17,099.98 10,396.67    5,742.56    1,321.37 479.84 180.54 35,220.96 2027 17,794.36 10,680.04    5,976.06    1,393.82 500.27 188.49 36,533.05 2028 18,488.75 10,963.42    6,209.56    1,466.28 520.70 196.43 37,845.14 2029 19,183.13 11,246.79    6,443.06    1,538.73 541.13 204.38 39,157.23 2030 19,877.52 11,530.17    6,676.56    1,611.19 561.56 212.33 40,469.33 2031 20,571.91 11,813.54    6,910.06    1,683.64 581.99 220.28 41,781.42 2032 21,266.29 12,096.92    7,143.56    1,756.10 602.41 228.23 43,093.51
Gambar 1. Hasil Prediksi daya setiap sektor di Jawa Barat tahun 2022-2032
0 10000 20000 30000 40000 50000 2022 2023 2024 2025 2026 2027 2028 2029 2030 2031 2032 D ay a d al am M V A Tahun Daya Tersambung Tahun Rumah Tangga Bisnis Industri Sosial
Gedung Kantor Pemerintah
Penerangan Jalan Umum

## Pembahasan
Dalam mengestimasi kebutuhan listrik di Jawa Barat pada tahun 2022-2032, digunakan metode  regresi  linier  berganda  dimana  variabel  bebasnya  adalah  jumlah  pelanggan  ( 𝑥 1 ), PDRB ( 𝑥 2 ), faktor beban ( 𝑥 3 ), dan susut energi ( 𝑥 4 ). Data yang digunakan untuk membuat model adalah data variabel bebas tersebut tahun 2014  – 2021 (tabel 1, 2, 4, dan 5). Model regresi linier berganda tersebut menghasilkan persamaan regresi sebagai berikut:
𝑦 𝑅𝑢𝑚𝑎ℎ𝑇𝑎𝑛𝑔𝑔𝑎 = 14943.123 + 0.002𝑥 1 − 0.001𝑥 2 − 18.431𝑥 3 + 0.017𝑥 4 ................ (3.7) 𝑦 𝐵𝑖𝑠𝑛𝑖𝑠 = 8832.294 − 2.809𝑥 1 + 0.002𝑥 2 − 23.776𝑥 3 − 0.394𝑥 4 .............................. (3.8)
𝑦 𝐼𝑛𝑑𝑢𝑠𝑡𝑟𝑖 = −2355.019 + 0.001𝑥 1 + 0.00019𝑥 2 + 7.826𝑥 3 + 0.052𝑥 4 ...................... (3.9) 𝑦 𝑆𝑜𝑠𝑖𝑎𝑙 = −1294.445 + 0.001𝑥 1 + 0.0000057𝑥 2 − 0.050𝑥 3 + 0.014𝑥 4 ................... (3.10) 𝑦 𝑃𝑒𝑚𝑒𝑟𝑖𝑛𝑡𝑎ℎ = −252.34 − 0.003𝑥 1 + 0.0000021𝑥 2 − 0.099𝑥 3 + 0.005𝑥 4 ............... (3.11) 𝑦 𝑃𝐽𝑈 = 243.479 + 0.002𝑥 1 − 0.00000011𝑥 2 + 0.2𝑥 3 − 0.001𝑥 4 ............................. (3.12)
Hasil  uji  signifikasi  menunjukkan  bahwa  masing-masing  variabel  bebas  memiliki pengaruh yang signifikan terhadap variabel terikat. Koefisien determinasi yang didapatkan pada sektor rumah tangga sebesar 97.5%, koefisien determinasi untuk sektor bisnis sebesar 88%, koefisien determinasi untuk sektor industri sebesar 96%, koefisien determinasi untuk sektor  sosial  sebesar  99%,  koefisien  determinasi  untuk  sektor  Gedung  kantor  pemerintah sebesar 98%, dan koefisien determinasi untuk sektor penerangan jalan umum sebesar 99%.
Selanjutnya untuk mendapatkan estimasi kebutuhan listrik untuk tahun 2022  – 2032, digunakanlah persamaan regresi untuk masing-masing sektor tersebut (persamaan 3.7, 3.8, 3.9, 3.10, 3.11, dan 3.12) serta menggunakan data prediksi tahun 2022 – 2032 untuk masing- masing parameter (tabel 6, 7, dan 8).
Tabel 10. Estimasi kebutuhan listrik di Jawa Barat tahun 2022-2032 (dalam GWh)
Tahun Rumah Tangga Bisnis Industri Sosial Gedung Kantor Pemerintah Penerangan Jalan Umum Total 2022 21,251.19   24,299.77    6,520.25    1,329.46 480.77 397.26   54,278.70 2023 21,926.80   24,693.24    6,766.44    1,404.77 498.22 410.33   55,699.81 2024 22,602.41   25,086.72    7,012.64    1,480.09 515.66 423.40   57,120.92 2025 23,278.02   25,480.20    7,258.83    1,555.41 533.10 436.48   58,542.04 2026 23,953.63   25,873.68    7,505.02    1,630.72 550.55 449.55   59,963.15 2027 24,629.25   26,267.16    7,751.21    1,706.04 567.99 462.62   61,384.27
2028 25,304.86   26,660.64    7,997.40    1,781.36 585.43 475.69   62,805.38 2029 25,980.47   27,054.12    8,243.59    1,856.67 602.88 488.77   64,226.49 2030 26,656.08   27,447.60    8,489.78    1,931.99 620.32 501.84   65,647.61 2031 27,331.69   27,841.08    8,735.97    2,007.31 637.77 514.91   67,068.72 2032 28,007.30   28,234.56    8,982.16    2,082.62 655.21 527.98   68,489.84
Tabel 10 menunjukkan hasil estimasi kebutuhan listrik di Jawa Barat tahun 2022-2032.
Pertumbuhan kebutuhan listrik sektor rumah tangga meningkat dengan rata – rata kenaikan 2.8%  pertahun  dengan  kebutuhan  tahun 2022  sebesar  21,251.19  GWh meningkat menjadi 28,007.30 GWh di tahun 2032. Pertumbuhan kebutuhan listrik sektor bisnis memiliki tingkat pertumbuhan terkecil dengan rata – rata kenaikan 1.51% pertahun dengan kebutuhan tahun 2022  sebesar  24,299.77  GWh  meningkat  menjadi  28,234.56  GWh  di  tahun  2032. Pertumbuhan kebutuhan listrik sektor industri meningkat dengan rata – rata kenaikan 3.26% pertahun dengan kebutuhan tahun 2022 sebesar 6,520.25 GWh meningkat menjadi 8,982.16 GWh  di  tahun  2032.  Pertumbuhan  kebutuhan  listrik  sektor  sosial  memiliki  tingkat pertumbuhan terbesar dengan rata – rata kenaikan 4.59% pertahun dengan kebutuhan tahun 2022 sebesar 1,329.46 GWh meningkat menjadi 2,082.62 GWh di tahun 2032. Pertumbuhan kebutuhan listrik sektor gedung kantor pemerintah meningkat dengan rata  – rata kenaikan 3.14%  pertahun  dengan  kebutuhan  tahun  2022  sebesar  480.77  GWh  meningkat  menjadi 655.21 GWh di tahun 2032. Pertumbuhan kebutuhan listrik sektor penerangan jalan umum meningkat dengan rata – rata kenaikan 2.89% pertahun dengan kebutuhan tahun 2022 sebesar 397.26 GWh meningkat menjadi 527.98 GWh di tahun 2032.
Terlihat  juga  untuk  setiap  tahun  kebutuhan  akan  listrik  terus  meningkat,  rata  –  rata kenaikan  kebutuhan  listrik  sebesar  2.35%.  Hal  ini  dikarenakan  jumlah  penduduk  terus bertambah dan juga seiring pembangunan di Jawa Barat. Total estimasi kebutuhan listrik di Jawa  Barat  tahun  2032  sebesar  68,489.84  GWh,  untuk  itu  PLN  sebagai  penyedia  energi listrik perlu merencanakan tambahan pasokan energi listrik di Jawa Barat.
Gambar 2. Hasil estimasi kebutuhan listrik tahun 2022-2032

## SIMPULAN
Perkembangan teknologi dan peralatan dapat mengubah cara energi digunakan dengan cara yang hemat biaya dan bermanfaat bagi lingkungan. Dengan menurunkan emisi karbon dan mengintegrasikan lebih banyak sumber energi terbarukan ke dalam jaringan, smart grid memiliki kemampuan untuk memenuhi semua kebutuhan penggunaan energi di masa depan dengan cara  terbaik.  Dengan meningkatkan  konsistensi,  efektivitas,  dan  kualitas  distribusi listrik, dapat secara signifikan mengubah jaringan konvensional dan sikap konsumen terkait penggunaan energi.
Berdasarkan hasil dari estimasi kebutuhan listrik di Jawa Barat tahun 2022-2032 dapat diambil kesimpulan bahwa estimasi kebutuhan listrik sektor rumah tangga meningkat sebesar 2.8% pertahun, sektor bisnis meningkat sebesar 1.51% pertahun, sektor industri meningkat sebesar  3.26%  pertahun,  sektor  sosial  meningkat  sebesar  4.59%  pertahun,  sektor  gedung kantor pemerintahan meningkat sebesar 3.14% pertahun, dan sektor penerangan jalan umum meningkat sebesar 2.89% pertahun. Meskipun rata – rata peningkatan pertahun untuk sektor bisnis memiliki peningkatan terkecil, sektor bisnis tetap memiliki estimasi kebutuhan listrik terbesar di tahun 2032 sebesar 28,234.56 GWh bersama dengan sektor rumah tangga sebesar 28,007.30  GWh.  Sektor  yang  memiliki  estimasi  kebutuhan  listrik  terkecil  di  tahun  2032 adalah  sektor  penerangan  jalan  umum  sebesar  527.98  GWh  dan  sektor  gedung  kantor pemerintah sebesar 655.21 GWh. Sehingga estimasi kebutuhan listrik secara menyeluruh di Jawa Barat antara tahun 2022-2032 memiliki petumbuhan sebesar 2.35% pertahun dengan
- 20.000,00 40.000,00 60.000,00 80.000,00 2 0 22 2 0 23 20 24 2 0 25 2 0 26 2 0 27 20 28 2 0 29 2 0 30 2 0 31 20 32 D al am G W h Tahun Estimasi Kebutuhan Listrik Rumah Tangga Bisnis Industri
Sosial
Gedung Kantor Pemerintah Penerangan Jalan Umum
kebutuhan sebesar 54,278.70 GWh pada tahun 2022 dan sebesar 68,489.84 GWh pada tahun 2032.

## DAFTAR RUJUKAN
BPS.  (2022). PDRB  per  Kapita  Atas  Dasar  Harga  Konstan  Menurut  Kabupaten/Kota. Retrieved  Desember  3,  2022,  from  Badan  Pusat  Statistik  Provinsi  Jawa  Barat: https://jabar.bps.go.id/subject/155/pdrb-menurut-kabupaten- kota.html#subjekViewTab5
Colmenar-Santos, A., Pérez, M.-Á., Diez, D. B., & Pérez-Molina, C. (2015). Reliability and management of isolated smart-grid with dual mode in remote places: Application in the  scope  of  great  energetic  needs. International  Journal  of  Electrical  Power  & Energy Systems, 73 , 805-818.
ESDM.  (2021).  Peraturan  Menteri  ESDM  No.  26  tahun  2021  tentang  Pembangkit  Listrik Tenaga Surya Atap yang terhubung pada jaringan tenaga listrik pemegang izin usaha penyediaan tenaga listrik untuk kepentingan umum.
Fang, X., Misra, S., Xue, G., & Yang, D. (2012). Smart grid-the new and improved power grid: A survey. IEEE Community Survey Tutorials , pp. 944-80.
Herjanto, E. (1999). Manajemen Produksi & Operasi (3 ed.). Grasindo.
Leysen, R. (2018). An analysis of smart meter deployment in Sweden with applicability to the case of India.
Mohanty, S. P., Choppali, U., & Kougianos, E. (2016). Everything you wanted to know about smart  cities:  the  internet  things  is  the  backbone. IEEE  Consumer  Electronic Magazine, 5 , pp. 50-70.
Mohsenian-Rad, A.-H., Wong, V. W., Jatskevich, J., Schober, R., & Leon-Garcia, A. (2010). Autonomous demand-side management based on game-theoretic energy. IEEE Trans Smart Grid, 1 , 320-31.
Momoh, J. A. (2009). Smart grid design for efficient and flexible power networks operation and control. Power system conference and exposition , (pp. 1-8).
Nam, T., & Pardo, T. A. (2011). Smart city as urban innovation: Focusing on management, policy, and context. 5th International conference on theory and practice of electronic governance , (pp. 185-94).
PLN. (2014). Statistik PLN 2014. Sekretariat Perusahaan PT PLN (Persero).
PLN. (2015). PLN Statistics 2015. Corporate Secretary PT PLN (Persero).
PLN. (2016). Statistik PLN 2016. Sekretariat Perusahaan PT PLN (Persero).
PLN. (2017). PLN Statistics 2017. Corporate Secretary PT PLN (Persero).
PLN. (2018). Statistik PLN 2018. Sekretariat Perusahaan PT PLN (Persero).
PLN. (2019). Statistik PLN 2019. Sekretariat Perusahaan PT PLN (Persero).
PLN. (2020). Statistik PLN 2020. Sekretariat Perusahaan PT PLN (Persero).
PLN. (2021). Statistik PLN 2021. Sekretariat Perusahaan PT PLN (Persero).
SmartGrids,  E.  T.  P.  (2010).  SmartGrids  strategic  deployment  document  for  Europe's electricity networks of the future. European Technology Platform SmartGrids .
Suleiman, H., Alqassem, I., Diabat, A., Arnautovic, E., & Svetinovic, D. (2015). Integrated smart grid systems security threat model. Information Systems, 53 , 147-160.
Syafruddin,  M.,  Hakim,  L.,  &  Despa,  D.  (2014).  Metode  Regresi  Linier  untuk  Prediksi Kebutuhan Energi Listrik Jangka Panjang (Studi Kasus Provinsi Lampung).
Tabachnick, B. G., & Fidell, L. S. (2007). Using Multivariate Statistics (5 ed.). Pearson.